データの分析の手法　まとめ

本記事について

本記事はこちらの

データの分析まとめから、手法部分を抜き出し、理論ベースから問題ベースに並べ替えて再整理したものです。サブ使いする学習サポート目的の記事です。

内容自体は少しだけ微調整を加えているもののほぼ同じです。

統計関係の記事は以下のマガジンにまとめています。

データの分析は今現在三つの記事がありますが、以下のように使い分けてください。
(i)ちゃんと勉強する

(ii)初学もしくは一旦最重要ポイントさらう

(iii)全体版の後の手法整理

３つの記事を繰り返し読んでいただけるとより体系が強化されていきます。

まとめ方について

最大限有効活用していただくために説明しておきます。

本体版は理論体系としての構築と流れを絶対の指標としたものです。
今回ここで抜粋した内容は、そこで扱った理論を説明する際もしくは、それを使う代表的な問題で大事なポイントをサポートとして添えていたものです。

今回はそのサポート部分をクローズアップしています。
理論部分は全てカットし、サポートとして扱っていたものを剥き出しにしてメインにし、問題パターンの分類を絶対の指標として再整理したものです。順番は結構変わっています。

サブとしていたものをメインとして打ち出すことで強調され、浅い状態の所もより深まり、理解する→問題を解けるようになるの一連の流れがよりスムーズになります。

理論の方を読んで頂いた方はすでにお分かりだと思いますが、統計学を二つに分けその内のデータの分析をさらに四つに分け、その内の仮説検定以外の３つを平均値系、中央値系、一次式の変換系と3本の軸でさらにつらぬきました。

ここまででもかなり頭の中が整理されていると思いますが、今回新たに問題という軸をいれて、さらに串刺しにすることでより頭の中が整理され、強固な体系を作ることができます。

ここでその軸について説明します。

データの分析の問題パターンには、主に読み取り系と式変形系があります。

ただいかにもな計算が求められることも多いので、補助として計算の分野も設けました。

その他完全にその他です。データの分析の手法というより、他の単元でメインに扱うけど、データの分析にも出てきてしまうものを集めています。

できるだけ抽象→具体、近いものは近くに配列しているのでそれを意識して読みすすめてください。

これから先に行く前に必ず本体の方を読んでください。

この記事から読んで本質を理解しないで小手先だけ覚えても意味ない、ポイントだけの覚えても意味ないなど趣旨が分かっていないことは言わないでくださいね。お願いします。

思考分類

1.読み取り系